基于肤色模型的人脸识别FPGA实现,包含tb测试文件和MATLAB辅助验证
这是一个关于肤色检测算法的摘要：使用MATLAB 2022a和Vivado 2019.2进行测试和仿真，涉及图像预处理、RGB到YCbCr转换、肤色模型（基于阈值或概率）以及人脸检测。核心程序展示了如何读取图像数据并输入到FPGA处理，通过`tops`模块进行中值滤波、颜色空间转换及人脸检测，最终结果输出到"face.txt"。
深度学习在图像识别中的应用与挑战
【5月更文挑战第14天】
随着计算机视觉技术的飞速发展，深度学习已经成为图像识别领域的核心动力。本文将深入探讨深度学习技术在图像识别任务中的应用，以及在实际应用过程中所面临的主要挑战。首先，我们将回顾深度学习的基本原理及其在图像处理中的关键作用。接着，文章详细分析了卷积神经网络（CNN）等先进模型在提升图像识别精度方面的贡献。然后，本文讨论了数据偏差、模型泛化能力不足和对抗性攻击等问题对图像识别系统性能的影响。最后，提出了一些可能的解决方案，并对未来图像识别技术的发展进行了展望。